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PANEL

DAY 1Track 1 / Panel 

Panel) AI와 신약 산업의 융합: 현재와 그 잠재성

AI를 통한 신약개발 패러다임의 변화: 현주소와 향후 전망

신약은 1/9000 의 성공확률로 15년의 개발 기간이 소요되는 대표적 고위험 산업이다. 부상하는 딥러닝 기술들 예를 들어 CNN, RNN, GAN, 강화학습 등이 전 세계 현존하는 문헌, 특허, 임상 기록, 유전체 정보, 질환, 물질, 타겟 등의 데이터들과 만나 인간의 능력으로 시도해보지 못했던 객체들 간의 관계와 통찰력을 제공하는 시대가 펼쳐지고 있다. 전통적 미덕이었던 과학적 방법 즉, 가설과 무한 실험실 테스트 방법으로부터, 대용량의 비정형 데이터 전체를 딥러닝에 학습시켜 이를 간의 관계를 딥러닝이 제시하고 이를 기반으로 한 추론을 검증하는 본격적인 데이터 기반 접근법으로의 패러다임 전환이 이루어지는 변곡점인 시기인지를 알아본다. 글로벌 대표 사례와 이를 지원하는 딥러닝 적용 예를 설명한다. 그리고 이를 통해 제약 바이오 업계가 맞이할 변화 와  도전 등에 대해 짚어보고 향후 이러한 패러다임이 신약개발에 미치는 시사점에 대하여 강연할 예정이다.

Speaker

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주철휘 교수, 세종대학교

주철휘 교수는 LG전자, LGCNS 등에서 소프트웨어 제품 개발 그리고 한국IBM 및 IBM AP/글로벌 등에서 병렬데이터베이스,  마케팅, 빅데이터, 인공지능 왓슨 한국 사업화 등의 경력을 보유한 전문가이다. 일련의 인공지능신약개발 과제 등을 통해 신약개발 적용을 위한 딥러닝 SW 개발 및 응용 분야를 연구 중에 있다.

AI 를 통한 정밀신약 시대의 도래: 유전체 기반 인공지능 플랫폼

전 세계적으로 수많은 제약회사들이 새로운 약물을 개발하기 위해 평균 15년, 2조 원이라는 천문학적인 시간과 비용을 투자하고 있다. 신약개발의 효율성을 높이고자 고속 대량 스크리닝 (High throughput screening), 컴퓨터를 활용한 후보물질 스크리닝 (Computer-aided drug design) 등의 기술이 개발되고 광범위하게 활용되어오고 있으나, 규제 강화 등의 이유로 신약개발 비용은 오히려 더 증가하는 추세다.
최근, 인공지능 기술을 활용한 신약개발 효율성 증대, 유전체 등 환자 정보 기반 환자 계층화를 통한 맞춤형 약물 개발, 기존 약물의 새로운 약효를 발굴하는 약물 재창출 등의 다양하고 새로운 시도가 이루어지고 있다. 신테카바이오에서는 이러한 새로운 시도들을 통합한 유전체 빅데이터 기반 인공지능 신약개발 플랫폼을 개발하여 신약개발의 효율성 향상과 신약의 가치 상승을 추구하고 있다. 이러한 새로운 시도들을 통합한 유전체 빅데이터 기반 인공지능 신약개발 플랫폼 필요에 대해 강연할 예정이다.

Speaker

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김태순 대표, 신테카바이오

김태순 대표는 한국 MSD 의학부 이사를 역임하였고, 현재 신테카바이오 경영총괄 사장을 하고 있다.

김태순 대표는 인하의대 졸업하고 시드니대학 보건이학 석사를 취득하였으며, 서울의대 박사를 수료하였다.

Speaker

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배영우 대표, 메리디타

배영우 대표는 IBM에서 소프트웨어 제품 및 솔루션 연구개발을 선도하였고, 첨단 기술 및 인공지능 왓슨의 상용화를 위한 기술자문 임원 경력을 보유한 전문가이다. 현재 (주)메디리타를 창업하고 대표이사로서 신약개발을 위한 인공지능 개발에 집중하고 있다. 국내 제약산업의 발전을 위해 한국제약바이오협회에서 전문위원을 겸임하고 있다.